Bonsoir Renaud, Etant graphiste, je me suis intéressé à l'IA generative avec Flux et aux LoRas depuis que Flux est sorti et ça marche du feu de dieu, vraiment très ressemblant, puisque c'est ma tête que j'ai pris comme modèle. Ma propre famille, c'est fait avoir en leurs montrant des générations d'images. Fonctionne très bien avec les objets aussi. Tant que j'y suis, dans un de tes live, tu ne connaissais pas trop l'IA en musique, il y en a une que j'utilise, c'est SoundID VoiceAI de Sonarworks qui te permet, sur une piste audio avec ta voix, de la remplacer par une voix générée par AI, (masculine ou féminine). Tu peux également fredonner un son avec ta voix et la générer en instrument de musique. c'est assez bluffant, par contre ça ne corrige pas les fausses notes et c'est tant mieux, ça oblige à travailler de son côté. Et pour finir, la dernière version, à un modèle économique à vie. Tu l'achètes et fini les payments aux tokens ou aux mois. Bonne soirée. :) Eric
Top pour le retour sur Flux ! Et super-top pour les infos sur cette IA de musique !!! C'est d'un autre niveau que les Suno et Udio (pas pour les mêmes usages visiblement !) Je ne connais pas du tout : chouette, un truc à découvrir !!! Merci !
J'avais entendu parler des "few shots prompts" où tu donnes des exemples dans tes prompts pour qu'il soit orienté, et ça me fait penser à ton explication de Lora. C'est la même chose, ou juste similaire, ou carrément autre chose ?
Salut, personne à ma connaissance n'a fait de vidéo sur le mode raisonnement en version bêta de Perplexity accessible via la version payante. Ça serait intéressant de comparer les résultats du mode pro avec le mode raisonnement... Une idée de vidéo ? 😉😉
Bonjour ! Au début de celle-ci : ua-cam.com/video/CKEO-mRMbkg/v-deo.html , y'a tout ce qu'il faut pour un RAG sur ChatGPT (assistant). Pour le fine-tuning, je ferai une vidéo bientôt ! :-)
Salut c'est quoi la différence avec une base de données ? Les quelques PDF que tu peux donner à n'importe quelle intelligence artificielle et est-ce que si tu utilises une base de données couplée un make couplée à une API de open ai par exemple est-ce que tu obtiendrait des résultats encore meilleurs Donc Notebook llm c'est un rag, il y avait un gars qui m'avait dit que il y a une différence entre une base de données avec des documents PDF et un rag, mais non ? Si je prends l'exemple de la tour eiffel, je lui donne un ou plusieurs PDF de la tour Eiffel et ça peut me refaire des phrases avec les informations qu'il y a dans ces PDF uniquement mais ça ne va pas aller chercher des infos en dehors des PDF, sur le net ? Ça revient à une question que je te posais, quand on m'a dit que désormais avec une extension gpt peut être connecté au web, je pensais que ça voulait dire que il peut aller me faire les recherches sur le web, genre je n'ai pas de PDF à lui donner mais il va directement les chercher, en fait non, cette extension ou ces custom GPT ne servent à rien ?
Une base de données, ou fournir des docs en prompt, c'est vraiment comme attacher plein de texte en fin de prompt. Le Rag, ça forme une base de données vectorielle (donc numérique) dans laquelle le pré-traitement du prompt pioche des morceaux. Ca alimente donc plus qu'avec des infos supplémentaire, mais oriente vraiment le résultat.
Lorsque je te réponds mon commentaire est supprimé, tu veux dire qu'il y a une différence entre un rag avec notebook et les PDF que je peux mettre en pièce jointe, ça ce n'est pas un rag ? Ça ne peut pas le rendre plus pertinent dans ses réponses, lui permettre de me faire des tutos bien plus plus développé ? Je donne plein de documents en ce qui concerne la bourse par exemple à notebook et ensuite je lui pose mes questions de débutant, ça va me générer des réponses mais ça ne fera pas d'hallucination ? bref je t'ai répondu hier sur WhatsApp, je suis sawith
Ah mince, bah pourquoi il est supprimé ton com ? Désolé... Disons que comme notebooklm est fait pour ça, il se base exclusivement sur le travail des docs fournis, donc moins sujets à hallucination parce qu'il ne va pas inventer des trucs si il n'a pas d'éléments dans tes docs. Enfin, a priori... parce que bon, il risque quand même de le faire si on le force. Avec ChatGPT, c'est un peu l'inverse : le rag de l'assistant GPT va venir renforcer le préprompt, mais ensuite il interroge bien le llm, qui lui va répondre avec tes docs en plus de tout son entrainement... à moins qu'on le prompt bien pour qu'il ne traite rien d'autre.
- Donc toi, t’as utilisé le Rag, le Fine-Tuning et le LoRA pour... nous sauver de cette explication foireuse, c’est ça ? - Donc tu me dis que ces trucs-là... anodins, qu’on dirait, ça fait toute la différence ? Et en plus tu me compares ça à des acteurs de Spider-Man ? - Spider-Man ? Mais... mais qu’est-ce que ça vient faire là-dedans ? - Et le Fine-Tuning, c’est l’ajustement final, quoi. Genre, tu règles les petits détails. Si t’as pas bien réglé les trois Spideys, ça sert à rien de continuer. Et le LoRA, alors là, c’est le top ! C’est pour faire des ajustements rapides, hyper précis. Low-Rank Adaptation qu’ils disent. Bah moi, j’ai capté que sans ça, on fait rien de bien ! - Bon... pour une fois, faut bien reconnaître, ce que tu viens de me sortir là, c’est pas trop mal. C’est au top même. 😉👍
trop fort et avec l'humour en prime. Tu déchires!
:-) Merciiiiiiii !!!!
Très bonnes explications, merci !
Merci à toi 😊
Merci pour ta vidéo, en vrai c’est vraiment la différence entre utilisation moyenne et une IA qui nous assiste avec tout sont potentiel déployé
voila ! De rien :-)
Bonsoir Renaud,
Etant graphiste, je me suis intéressé à l'IA generative avec Flux et aux LoRas depuis que Flux est sorti et ça marche du feu de dieu, vraiment très ressemblant, puisque c'est ma tête que j'ai pris comme modèle. Ma propre famille, c'est fait avoir en leurs montrant des générations d'images. Fonctionne très bien avec les objets aussi.
Tant que j'y suis, dans un de tes live, tu ne connaissais pas trop l'IA en musique, il y en a une que j'utilise, c'est SoundID VoiceAI de Sonarworks qui te permet, sur une piste audio avec ta voix, de la remplacer par une voix générée par AI, (masculine ou féminine).
Tu peux également fredonner un son avec ta voix et la générer en instrument de musique. c'est assez bluffant, par contre ça ne corrige pas les fausses notes et c'est tant mieux, ça oblige à travailler de son côté.
Et pour finir, la dernière version, à un modèle économique à vie. Tu l'achètes et fini les payments aux tokens ou aux mois.
Bonne soirée. :)
Eric
Top pour le retour sur Flux !
Et super-top pour les infos sur cette IA de musique !!! C'est d'un autre niveau que les Suno et Udio (pas pour les mêmes usages visiblement !) Je ne connais pas du tout : chouette, un truc à découvrir !!!
Merci !
J'avais entendu parler des "few shots prompts" où tu donnes des exemples dans tes prompts pour qu'il soit orienté, et ça me fait penser à ton explication de Lora.
C'est la même chose, ou juste similaire, ou carrément autre chose ?
Ah, quelque part, dans la philosophie du truc, oui, c'est ça. Techniquement, c'est pas pareil, mais le principe oui !
cool video j'aime bien
cool commentaire j'aime bien ! :-)
Merci pour ces informations, bien transmises, je vais te fine-tuner :-)
Let's rock ! :-)
Salut, personne à ma connaissance n'a fait de vidéo sur le mode raisonnement en version bêta de Perplexity accessible via la version payante. Ça serait intéressant de comparer les résultats du mode pro avec le mode raisonnement... Une idée de vidéo ? 😉😉
Une excellente idée !! On n'a pas eut le temps de le faire ce midi, on le fait demain midi en Live !!! Youpi !!
Bonjour Renaud, ou trouver des informations, tutoriel sur le RAG et le Fine Tuning ? Merci à toi.
Bonjour ! Au début de celle-ci : ua-cam.com/video/CKEO-mRMbkg/v-deo.html , y'a tout ce qu'il faut pour un RAG sur ChatGPT (assistant). Pour le fine-tuning, je ferai une vidéo bientôt ! :-)
Salut c'est quoi la différence avec une base de données ? Les quelques PDF que tu peux donner à n'importe quelle intelligence artificielle et est-ce que si tu utilises une base de données couplée un make couplée à une API de open ai par exemple est-ce que tu obtiendrait des résultats encore meilleurs
Donc Notebook llm c'est un rag, il y avait un gars qui m'avait dit que il y a une différence entre une base de données avec des documents PDF et un rag, mais non ?
Si je prends l'exemple de la tour eiffel, je lui donne un ou plusieurs PDF de la tour Eiffel et ça peut me refaire des phrases avec les informations qu'il y a dans ces PDF uniquement mais ça ne va pas aller chercher des infos en dehors des PDF, sur le net ?
Ça revient à une question que je te posais, quand on m'a dit que désormais avec une extension gpt peut être connecté au web, je pensais que ça voulait dire que il peut aller me faire les recherches sur le web, genre je n'ai pas de PDF à lui donner mais il va directement les chercher, en fait non, cette extension ou ces custom GPT ne servent à rien ?
Une base de données, ou fournir des docs en prompt, c'est vraiment comme attacher plein de texte en fin de prompt. Le Rag, ça forme une base de données vectorielle (donc numérique) dans laquelle le pré-traitement du prompt pioche des morceaux. Ca alimente donc plus qu'avec des infos supplémentaire, mais oriente vraiment le résultat.
@@RenaudDekodemes réponses sont effacées
Lorsque je te réponds mon commentaire est supprimé, tu veux dire qu'il y a une différence entre un rag avec notebook et les PDF que je peux mettre en pièce jointe, ça ce n'est pas un rag ?
Ça ne peut pas le rendre plus pertinent dans ses réponses, lui permettre de me faire des tutos bien plus plus développé ?
Je donne plein de documents en ce qui concerne la bourse par exemple à notebook et ensuite je lui pose mes questions de débutant, ça va me générer des réponses mais ça ne fera pas d'hallucination ?
bref je t'ai répondu hier sur WhatsApp, je suis sawith
Ah mince, bah pourquoi il est supprimé ton com ? Désolé...
Disons que comme notebooklm est fait pour ça, il se base exclusivement sur le travail des docs fournis, donc moins sujets à hallucination parce qu'il ne va pas inventer des trucs si il n'a pas d'éléments dans tes docs. Enfin, a priori... parce que bon, il risque quand même de le faire si on le force. Avec ChatGPT, c'est un peu l'inverse : le rag de l'assistant GPT va venir renforcer le préprompt, mais ensuite il interroge bien le llm, qui lui va répondre avec tes docs en plus de tout son entrainement... à moins qu'on le prompt bien pour qu'il ne traite rien d'autre.
- Donc toi, t’as utilisé le Rag, le Fine-Tuning et le LoRA pour... nous sauver de cette explication foireuse, c’est ça ?
- Donc tu me dis que ces trucs-là... anodins, qu’on dirait, ça fait toute la différence ? Et en plus tu me compares ça à des acteurs de Spider-Man ?
- Spider-Man ? Mais... mais qu’est-ce que ça vient faire là-dedans ?
- Et le Fine-Tuning, c’est l’ajustement final, quoi. Genre, tu règles les petits détails. Si t’as pas bien réglé les trois Spideys, ça sert à rien de continuer. Et le LoRA, alors là, c’est le top ! C’est pour faire des ajustements rapides, hyper précis. Low-Rank Adaptation qu’ils disent. Bah moi, j’ai capté que sans ça, on fait rien de bien !
- Bon... pour une fois, faut bien reconnaître, ce que tu viens de me sortir là, c’est pas trop mal. C’est au top même. 😉👍